改進ＹＯＬＯｖ７-ｔｉｎｙ 的輕量化絕緣子缺陷檢測算法

摘 要：針對目前絕緣子缺陷檢測方法速度較低、網絡復雜度高且小目標缺陷難以準確檢測的問題，提出一種輕量化絕緣子缺陷檢測模型———Ｐ-ＹＯＬＯｖ７-ｔｉｎｙ。對主干網絡的高效層聚合網絡（Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｌａｙｅｒ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＥＬＡＮ） 模塊進行輕量化處理，設計出ＰＥＬＡＮ 模塊以減少模型參數量，提高模型檢測速度；將坐標注意力（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＣＡ）機制與原模型結構ＣＳＰＳＰＰ 進行融合，設計出ＣＡＣＳＰＳＰＰＳ 模塊使模型更加關注絕緣子缺陷特征，提高對缺陷的檢測準確率；采用定位損失函數（ＷＩｏＵｖ３ Ｌｏｓｓ） 計算損失，將較小的梯度增益分配給低質量的錨框以減少有害梯度，提高模型的定位性能。實驗結果表明，Ｐ-ＹＯＬＯｖ７-ｔｉｎｙ 可以快速準確地檢測缺陷，其中ｍＡＰ＠ ０． ５ 達到了９８． ３％ ，召回率達到了９５． ３％ ，模型參數量為３． １ Ｍ，計算量為７． ０ ＧＦＬＯＰｓ。相較原模型ＹＯＬＯｖ７-ｔｉｎｙ，所提模型適合部署到邊緣設備對絕緣子缺陷進行實時檢測。

關鍵詞：絕緣子；缺陷檢測；輕量化；ＹＯＬＯｖ７

中圖分類號：ＴＭ７６９ 文獻標志碼：Ａ

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）１０－２３０５－１０